[发明专利]一种适用于小样本数据的图像质量评价方法

摘要

本发明公开了一种适用于小样本数据的图像质量评价方法，所述方法包括构建小样本数据的图像质量评价模型，并获取参考图像；利用第一特征提取层提取该参考图像的低阶层、中阶层以及高阶层的特征向量；利用一层GAP层求取特征向量的平均值；利用全连接层中的FC‑1层获取特征向量与图像质量之间的映射关系；保持GAP层中的模型参数不变，训练全连接层，并更新全连接层的参数，所述全连接层的参数训练完成后，训练整个所述图像质量模型；待损失函数收敛，结束整个所述图像质量模型的训练。本发明的优点在于：构建的模型复杂度低，且提供的图像质量评价方法避免出现图像过拟合的问题。

主权项

1.一种适用于小样本数据的图像质量评价方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一：构建小样本数据的图像质量评价模型，所述图像质量评价模型包括顺次连接的第一特征提取层、GAP层以及全连接层FC‑1，并获取参考图像；步骤二：利用第一特征提取层提取该参考图像的低阶层、中阶层以及高阶层的特征向量；步骤三：利用一层GAP层求取特征向量的平均值；步骤四：利用全连接层中的FC‑1层获取特征向量与图像质量之间的映射关系，其中，FC‑1层输出1项结果，具体为图像的主观质量值；步骤五：保持GAP层中的模型参数不变，训练全连接层，并更新全连接层的参数，所述全连接层的参数训练完成后，训练整个所述图像质量模型；步骤六：待损失函数收敛，结束整个所述图像质量模型的训练，根据损失函数评价图像质量。